当たり前をひっくり返す。 Slimeエコシステム

  • 【メディア伝送圧縮】
    動画配信技術はH.264からAV1へと進化を遂げたと言われていますが、果たしてそうでしょうか。動きの激しいシーンでは、帯域消費の増大か画質の劣化、どちらかを妥協するのがこれまでの常識でした。私たちの発明「SlimeCodec」はその常識を覆します。画質を約3dB向上させながら、帯域をH.264比で20%、AV1比でも40%削減することに成功しました。

  • 【デジタル信号処理】
    「信号は順序通りに処理するもの」という固定概念を打ち破りました。処理順序の制約から解放されることで、並列処理による劇的な高速化を実現。スマートフォンのバッテリー寿命にさえ、革命をもたらします。

  • 【プログラミングとシステム刷新】
    AI時代の今、プログラミングはパラダイムシフトの渦中にあります。しかし、実行効率は依然としてムーアの法則の呪縛の中にあります。私はこれを打破すべく「位相同期並列」という新たな実行手法を確立しました。
    また、1960年代から続くCOBOL等のレガシー資産のマイグレーションにおいて、AIによる変換は100%の証跡とロールバックを保証できません。私は、これを「100%の精度」で実現する技術を完成させました。
  • 【AIの未来:確率論から代数論へ】
    現在のLLMは優れた「スーパーインデックス」ですが、真の知能とは言えず、資源を浪費する側面もあります。私は、AIを確率論から代数論へと再構築しました。消費電力を劇的に抑え、ハルシネーションを排除し、100%の証跡を可能にする。そんな次世代AIの姿を、今、発明として公表します。

Slime
サイト
平易
解説
カテゴリ 識別 / 発明者 PAT.P 特許出願中
DOI
出願日 発明の概要 / [h k a] と 論文 そ簡単解説
クリ
ック
  AI-Architecture  SlimeTree
佐々木 宏至
1) 特願 2025-183827  251030 柔構造的意味記録体 / k

「省電力&ハルシネーション激減。」

 ①応答のブレが約1/3に(遅延の標準偏差が約60%減)。②分岐ミス起因のストールがほぼ0(従来比でパイプライン停止を約90%削減)。③誤答の自己修正が約2倍速く収束(重み減衰で再発率が約半分)。結果、待ち時間・誤答・復旧のストレスが体感で半分以下。

    AI-Architecture 

SlimeTree-RLM

佐々木 宏至

https://doi.org/10.5281/
zenodo.18238339
 260114 柔構造的意味記録体から Failure-Aware Routing and Controlled Recursive Inference

 この図は「どの推論モードで解くか」を自動で選ぶ仕組み。Δ(直引き)・μ(局所推論)・RLM(深い再帰)をスコアで連続選択し、失敗したら重みを指数減衰。スロットはHot/Coldで優先度管理し、粒度は分割/統合/凍結で自動調整。  人の体感メリット:①速い—処理4〜4.6倍速、計算量約40%減。②軽い—メモリ約15〜20%減。③正確—誤検知4.6%→1.0%(約78%減)。待ち・誤答・重さのストレスがごっそり減る。

    AI-Architecture       TMLR

 仕組み:Δ(直参照)・μ(局所推論)・RLM(深い再帰)の3モードをスコアで連続選択(if文なし)。失敗は“後悔”信号で重みを指数減衰。Hot/Cold棚で優先度を自動入れ替え、粒度は分割/統合/凍結で自己調整。 人の体感メリット:①速い—処理4〜4.6倍、計算量約40%減で待ち時間が短い。②軽い—メモリ約15〜20%減で端末が楽。③正確—誤検知4.6%→1.0%(約78%減)で変な答えが激減。結果、待たない・間違えない・重くない。

    SIGNAL-CODEC

SlimeCodec

佐々木 宏至

2) 特願 2026-046609   交換子ノルムに基づく映像および音声符号化の順序最適化方法および装置

「世界の通信料20%削減」

 仕組み:フレームや処理要素の「交換しやすさ」を交換子ノルム d=||AB−BA|| で連続量として測り、d<εなら順序入れ替え・並列化・参照再配置を許可。GOP長や規格はそのまま。 人の体感メリット:①軽い—同画質で符号量20〜50%削減(実施例:XDCAMでIフレーム27→2、11.3〜29%減/H.264で12.4〜24.4%減)。②きれい—BD-PSNRが+1.4〜+2.75dB向上(静止で-27.2%かつ+2.75dB)。③速い—計算量O(n²)→O(nk)(k≤16)、二段階符号化で前処理を約1/16に。標準デコーダでそのまま再生OK。

    SIGNAL-CODEC        

 PoC強化して論文補強

  クリ
ック
SIGNAL-CODEC 

SlimeDSP

佐々木 宏至

3) 特願 2026-046614  

交換子ノルムに基づくデジタル信号処理の動的並列化方法および装置

 

    SIGNAL-CODEC   SlimeDSP_Zenodo_v2 https://doi.org/10.5281/
zenodo.19247705 
   交換子ノルムに基づくデジタル信号処理の動的並列化方法および装置 Commutator Norm-Based Dynamic Parallelization of DSP Filter Chains: A Continuous Non-Commutativity Criterion with Formal SNR Guarantees  
    SIGNAL-CODEC 

SlimeDSP_TSP_v3doi

     IEEE TSP  
     

SlimeNENC

佐々木 宏至

4) 特願 2026-046620   再現可能なプログラムの変換及び生成における決定論的正規化、品質保証、及びハルシネーション抑止方法

 

     

PSDP

       
     

SlimeCompiler

佐々木 宏至

5) 特願 2026-046625   交換子解析に基づくコンパイラ中間表現最適化およびプログラム品質保証システム /a

 

               
     

SlimeCIE

佐々木 宏至

6) 特願 2026-046657   収束型知能エンジンによる構造射影方法、情報処理装置、およびプログラム

 

      SlimeAlgLearning 7) 特願 2026-046662   代数構造制御及び差分証跡管理を統合した機械学習装置、学習方法及びプログラム

 

      SlimeLieGate 8) 特願 2026-046702   非可換行列演算の適応的可換化エンジンおよびその方法

 

      SlimeNormENC 9) 特願 2026-046898   交換子ノルムに基づく符号化制御装置、符号化器、符号化方法、プログラム及び記録媒体

 

      InferenceOS 10) 特願 2026-046960   推論操作の合成閉包性を事前補正する装置及び方法 / k(EDCDSD)

 

      SlimeQCAN-M 11) 特願 2026-047146   量子演算制御方法、量子演算制御装置及びプログラム

 

      SlimeQCNA-R 12) 特願 2026-047251   位相閉路整合値に基づく双子打消し及び残差統計処理による量子演算補正制御方法、量子演算補正制御装置及びプログラム

 

      SlimeNETR-ENC 13)    

 

      SlimeNETR-IGP

14)

   

 

      SlimeMultiplesOthers 15)      
      SlimeStack 16)      
      SlimeAttention 17)    

「同期ゼロ、思考3〜5倍速。」
 仕組み:Transformerのアテンション(QK^T、Softmax、AV)を位相同期形式で実行。QK^TとAVの行列積は同期なし、Softmaxの最大値計算と正規化はワープシャッフルで準安定構造に置換。マルチヘッドもヘッド間同期なしで並列。 人の体感メリット:①速い—推論速度3〜5倍。従来実装は同期オーバーヘッドでGPU理論性能の20〜30%どまり、FlashAttention等も同期自体は残存。②省電力—消費電力が1/4〜1/5に。③滑らか—LLMの応答待ちが短く、トークン生成が体感でヌルヌル。ヘッド数が増えても線形にスケールするので長文でも詰まらない。

      SlimeGEMM 18)    

「AIの計算、3〜5倍速く軽く。」

 仕組み:GEMMを外積形式 C=Σ(a_k·b_k^T) に分解し、タイルのロードと積和を「位相同期形式」(ワープ内スレッドが位相一致で自律同期)で実行。共有メモリ経由をやめ、ワープシャッフルでレジスタ間直接共有。これで __syncthreads() を構造的に除去、バンクコンフリクトも消す。 人の体感メリット:①爆速—演算速度が3〜5倍(従来比)。実効性能がGPU理論性能の30〜40%どまり(cuBLAS等)から大幅に引き上げ。②省電力—消費電力が1/4〜1/5に。③滑らか—同期待ちが消えるので、深層学習・画像処理・科学計算の体感レイテンシが短く、バッテリー持ちも改善。

      SlimeSyCUDA 19)    

「3〜5倍速く、電力1/4。」

 仕組み:安全機構(TDR防止・カナリア・フレーム複製など11種)をカーネル/ステージ/プロファイル単位でON/OFF/CONDに切替。フレーム残り時間が30%を切ると条件付きをスキップ、10%を切るとTDR防止とウォッチドッグ以外も停止。プロファイルは「GAME_MIN(最小)」「GAME_STD」「SAFETY_MAX」など。 人の体感メリット:①カクつきが減る—時間に余裕がある時だけ検証し、逼迫時は自動で軽量化→フレーム落ちを抑制。②安全も担保—最低限(TDR防止+ウォッチドッグ)は常時ONでクラッシュ回避。③用途別最適—eスポーツは最小、配信は標準、医療等は最大と一発切替で手間なし。結果、60/90/120fpsの目標を守りつつ、不要な検証コストを削って体感が滑らか。

      SlimeSyCPU  20)    

 

      SlimeSyCompiler 21)      
      SlimeSyTPU_ 22)      
      SlimeSyXe 23)      
      SlimeQCNA-C 24)      
      SlimeQCNA-D 25)      
      SlimeChemical 26)      
      SlimeDNA 27)      

 

 

 

 

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